随着我国保健酒市场的不断壮大以及人们对保健酒产品质量提出更为严格的要求,传统的人工检测方式已不能满足高速生产线的要求。基于机器视觉的检测设备能快速地获取产品的实时图像信息,并能实现对产品质量的准确判断,提高生产线的自动化程度。论文通过对保健酒视觉检测设备关键技术的深入研究,提出了基于机器视觉的保健酒质量检测系统设计方案,详细介绍了系统的研究与开发过程,重点研究了其中的质量检测技术。论文首先介绍了课题研究的背景和意义,分析了中国保健酒市场的发展情况以及灌装产品质量视觉检测设备的国内外研究现状,论证了研制适合我国标准和生产环境的视觉检测设备的必要性。然后概述了机器视觉系统的构成及应用领域,探讨了机器视觉技术的未来发展方向,详细介绍了光学镜头、摄像机和图像采集卡等视觉成像系统中的几项关键技术。根据保健酒生产线的检测要求,论文提出了保健酒视觉检测系统设计方案。机械设计方面,设计了翻转控制装置来搅动沉于瓶底的异物,为获得每一瓶保健酒产品的无视角偏差序列图像,采用了反光镜振荡跟踪技术。控制系统设计方面,根据运动控制方式和控制模块的不同,设计了基于PC+运动控制卡+数据I／O卡和基于PC+PLC两套控制方案。论文还详细介绍了软件系统的设计思想,阐述了视觉检测软件的工作原理以及各功能模块的作用。图像预处理是视觉检测的重要步骤,论文研究了灰度拉伸、直方图均衡化、直方图规定化等图像增强方法,并结合实验分析了它们的优缺点。针对传统去噪方法存在的不足,提出了一种多掩模选择式噪声抑制方法,不但有效滤除了图像噪声,而且很好地保留了图像边缘细节信息,为下一步的图像处理奠定了基础。针对保健酒产品中可能存在的灌装异物、瓶身缺陷和灌装不足三种质量问题,论文分别设计了相应的检测算法。对于异物检测,通过对序列图像中的目标像素进行连通性分析,提取目标不变特征量,利用不变特征量在各帧间进行目标相似性匹配,对匹配后的目标,根据其形心纵坐标的变化趋势来判断产品中是否存在异物。对于瓶身质量检测,根据瓶身成像的特点,运用梯度边缘检测技术,为去除虚假边缘,对提取到的边缘区域内的像素灰度值进行了分析,有效地提高了系统的检测精度。研究了基于Hough变换的液位检测方法,为减少Hough变换运算量,研究了掩模处理方法对液位线进行初步提取,很好地提高了算法检测速度。论文最后总结了全文的主要工作和成果,并对下一步研究工作进行了展望。